指数曲线y=ae^bx拟合的程序代码

这个表达式输入跟一般的书写是一致的,不需要用点乘、点除之类的,直接写表达式,但是乘除符号是必须要有的.你这个表达式明显是错的,“y=L./(1+aexp(-bt))”,这里是“L/”,“a*exp”,

请先运行cftool命令,然后就懂了.

楼主你的数据来源是什么,有物理或数学背景吗,通过分析你的数据我发现这几组数据前两组用多项式拟合效果还可以,后面几组的多项式拟合效果实在是不怎么样.我用曲线拟合工具箱cftool拟合,从里面挑了好几种拟

你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference

functions=hansh(x,r)a=x(1);b=x(2);s=a.*r.^0.5+b.*r;保存为hanshu.mt=[4,6,8,10,12,15];y=[19,22,27,33,36,4

%a=c(1),b=c(2)fun=inline('c(1)*exp(c(2)*x)','c','x');x=[12345678];y=[15.320.526.435.647.163.685.5114

x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin

5分钟后,甲剩余ae^(-5n),乙有a-ae^(-5n)两者相等ae^(-5n）＝a-ae^(-5n)所以e^(-5n)=1-e^(-5n)e^(-5n)=0.5e^(5n)=2(*)再过m分钟,甲

这种情况很少见啊,估计是软件有问题了……你可以试试用别的数据拟合,不同的类型,比如直线数据用线性拟合,换另一组指数数据再次用指数函数拟合,如果还是这样那就真的是软件问题了.

你的几组{x,y}数据是什么样的格式?你应将几组{x,y}数据,data1={{1.0,12.},{1.9,10.}};data2={{2.6,8.2},{3.4,6.9},{5.0,5.9}};整合

两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK

用曲线拟合工具箱做,很简单的,不过x,y的值要到你的工作空间里去,如图,这里的a,b相当于你的c,n

先建立一个函数functionY=efun(b,x)Y=b(1)*exp(b(2)*x)+b(3)*exp(b(4)*x);保存为efun.m；再输入：x=[0.16670.41670.75001.0

按常理：按下面操作即可在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%f

可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367   379   414   

GeneralmodelGauss4:    f(x)=        &nbs

ezplot('exp(-((x-1482.1)^2)/3694500)')或者x=0:1:2000;y=exp(-((x-1482.1).^2)/3694500);plot(x,y)

取对数,展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2用matlab解超定方程组的功能求[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/

用相关指数R2的值判断模型的拟合效果，R2越大，说明残差平方和越小，模型的拟合效果越好，故①正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心：（.x，.y）点，故②正确；带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度

这个用手求太累了一般最小二乘法用手算只能算直线的我是用计算器求得可以用Excel,输入两组数据后全选,插入-图表-xy散点图然后右键一个数据点,选择添加趋势线,这些趋势线都是用最小二乘法拟合的然后选择